The Influence of Educational Background on Malaysian Chinese Learners’ Mispronunciation of /l/ and /r/
Notice bibliographique
Résumé
Maintaining intelligibility among interlocutors while communicating in English remains a challenging task for many second or foreign language learners. This problem is attributable to many reasons, including learners’ obstacles with pronunciation. The recurring report of Chinese learners having incomprehensible pronunciation of /l/ and /r/ in English words has engendered debate on various factors underlying the problem. Despite the extensive discussion of this issue, previous studies had overlooked educational background as a potential factor which could affect learners’ pronunciation. Thus, this study investigated mispronunciations of /l/ and /r/ among Malaysian Chinese undergraduates vis-à-vis their educational background, namely Chinese-educated (CE) and non-Chinese educated (NCE). The study objectives were to determine CE and NCE learners’ frequency of mispronunciation of English words containing /l/ and /r/ according to phoneme, phoneme position, and mispronunciation characteristics. To this end, a quantitative approach was employed to conduct the study. For data collection, two pronunciation word lists covering /l/ and /r/ in initial, medial, and final positions were provided to 20 CE and NCE undergraduates respectively for assessment purposes. The participants’ pronunciations were recorded, transcribed and transformed into numerical data. The results of the study reveal that Chinese-educated Malaysian undergraduates tend to mispronounce English words containing /l/ in medial and final positions. Furthermore, words containing /l/ in the medial position tend to be substituted; while words with /l/ in the final position tend to be deleted or vocalized by the students. The findings of this study provide valuable insights into the teaching and learning of English pronunciation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».